1.1.4 零售行业：数据分析势在必行

在数字化环境下，零售行业野蛮生长成为历史，并正在回归理性。面对移动互联网、消费升级、新零售重构带来的挑战，零售行业的数字化转型迫在眉睫。

❑流量红利增长受限，存量运营日趋重要。2016—2020年中国网民规模，尤其是移动网民规模逐年递增，但2020年之后增速放缓，这一方面驱使零售企业重视线上渠道；另一方面说明流量红利向上增长空间受限，零售企业应重视对存量用户的运营，深度挖掘用户全生命周期价值。

❑平台获客成本攀升，用户需求分析势在必行。随着获客成本升高，企业经营及营销压力不断增加，加之零售业以用户为王，所以关注用户需求势在必行。根据中国百货业协会的调研可知，百货店收集消费者数据的用途集中在了解用户偏好与精准营销方面，以求为用户提供更具个性化的产品及服务。

零售行业迫切需要拥有数据分析能力，包括对问题进行定位分析、差异分析、指标波动分析。分析技术最关键的是对元数据对象关联的其他对象或参与过程、不同元数据对象之间的关系进行分析，以求在发现指标出现较大波动时，可进行溯源分析，判断是哪条数据引起的变化。分析技术是否能快速确定，数据分析结果能否让人信服，分析方法是否能起到立竿见影的效果，是零售企业面临的重要问题与挑战。